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Leega

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201 - 500 funcionários

Fundada em 2010

💼 Consultoria

📣 Marketing

🔌 API

Consulting • Marketing • API

A Leega é uma provedora líder de soluções de tecnologia na América Latina, especializada em analytics de dados e soluções em nuvem. Primeira empresa na região certificada pelo Google Cloud em Data Analytics, a Leega oferece um portfólio de serviços que inclui desenvolvimento de aplicações, machine learning e analytics para gestão de riscos. A empresa faz parcerias com os principais provedores de nuvem, como AWS e Microsoft Azure, para ajudar as empresas a aprimorar a gestão de dados e realizar uma migração eficiente para a nuvem, impulsionando a transformação digital e a inovação.

Descrição

• Você vai transformar dados de demanda, ocupação e comportamento de compra em modelos que precificam uma malha com milhares de pares origem-destino e rotas multi trecho. • Conduzir análise exploratória e estatística para descobrir padrões, levantar hipóteses e guiar a modelagem. • Modelar demanda e no-show por par origem-destino com gradient boosting e séries temporais, corrigindo o viés de demanda censurada (unconstrained demand). • Estimar elasticidade-preço e willingness-to-pay por segmento e rota, base para a otimização de preço. • Modelar proteção de assentos e alocação de capacidade (fare buckets) em rotas multi-trecho, equilibrando ocupação e receita. • Desenhar testes A/B e inferência causal que validam mudanças de preço e medem uplift real, com critérios estatísticos claros de promoção. • Garantir interpretabilidade (ex.: SHAP) para defender cada preço perante o negócio e o regulador. • Desenhar estratégias para rotas com pouco histórico, partindo de priors de literatura e evoluindo para ML, por tenant.

🎯 Requisitos

• Formação quantitativa sólida (Estatística, Economia, Matemática, Engenharia, CC ou afim) e base robusta em probabilidade, inferência e desenho experimental. • Análise exploratória de dados (EDA) e forte capacidade de storytelling e visualização. • ML clássico (regressão, classificação, clustering) e séries temporais; familiaridade com deep learning (PyTorch ou TensorFlow). • Python e o ecossistema de Data Science (pandas, scikit-learn, statsmodels); SQL para dados em larga escala. • Inferência causal e/ou testes A/B e medição de impacto. • Comunicação científica clara e conforto com desenvolvimento assistido por IA (Claude Code).

🏖️ Benefícios

• Trabalho Remoto • Tempo de Projeto: 6 meses, com possibilidade de extensão/internalização.